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基于自適應(yīng)隨機(jī)共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪故障診斷方法

李繼猛1張金鳳1張?jiān)苿?岳寧2

1.燕山大學(xué)，秦皇島，0660042.北京漢能華科技股份有限公司，北京，100070

摘要：針對(duì)強(qiáng)背景噪聲下齒輪故障沖擊特征提取問(wèn)題，提出了一種基于自適應(yīng)隨機(jī)共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪故障診斷方法。該方法選用相關(guān)峭度作為隨機(jī)共振檢測(cè)周期性沖擊分量的測(cè)度函數(shù)，借助遺傳算法實(shí)現(xiàn)信號(hào)中周期性沖擊特征的自適應(yīng)提?。辉诖嘶A(chǔ)上，利用稀疏編碼收縮算法對(duì)隨機(jī)共振檢測(cè)結(jié)果做進(jìn)一步降噪處理，從而凸顯沖擊特征，提高故障識(shí)別精度。試驗(yàn)和工程實(shí)例分析結(jié)果表明，該方法可實(shí)現(xiàn)齒輪故障沖擊特征的增強(qiáng)提取，為齒輪故障診斷提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：隨機(jī)共振；相關(guān)峭度；稀疏編碼收縮；沖擊特征提取

0引言

齒輪箱作為一種具有結(jié)構(gòu)緊湊、傳動(dòng)轉(zhuǎn)矩大、傳動(dòng)效率高等諸多優(yōu)點(diǎn)的動(dòng)力傳動(dòng)裝置，被廣泛應(yīng)用于交通運(yùn)輸、能源化工、起重機(jī)械等領(lǐng)域。然而，由于齒輪箱結(jié)構(gòu)復(fù)雜、承受負(fù)載大、工作環(huán)境惡劣等原因，使得齒輪箱易于發(fā)生磨損、剝落、點(diǎn)蝕、裂紋等故障。但由于齒輪箱復(fù)雜的振動(dòng)傳遞路徑、強(qiáng)背景噪聲以及多振動(dòng)源激勵(lì)的影響，使得振動(dòng)信號(hào)信噪比小，故障特征被噪聲淹沒(méi)，增加了特征提取難度。因此，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)背景噪聲中齒輪振動(dòng)特征的有效提取是齒輪故障檢測(cè)的關(guān)鍵。

齒輪運(yùn)行過(guò)程中，當(dāng)損傷輪齒與正常輪齒嚙合接觸時(shí)，會(huì)使得輪齒滑動(dòng)接觸表面間的潤(rùn)滑油膜破裂，從而產(chǎn)生沖擊，而在齒輪旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)下，沖擊會(huì)按一定的時(shí)間間隔規(guī)律重復(fù)性出現(xiàn)，所以，振動(dòng)信號(hào)中周期性或準(zhǔn)周期性沖擊成分的出現(xiàn)是齒輪局部損傷的一個(gè)關(guān)鍵征兆[1]。因此，選取適當(dāng)方法將周期性瞬態(tài)沖擊成分從被強(qiáng)噪聲污染的齒輪振動(dòng)信號(hào)中提取出來(lái)，對(duì)實(shí)現(xiàn)齒輪故障診斷具有重要意義。文獻(xiàn)[2]針對(duì)齒輪局部故障產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特點(diǎn)，將信號(hào)共振稀疏分解和包絡(luò)解調(diào)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了振動(dòng)信號(hào)中瞬態(tài)沖擊分量的有效識(shí)別；文獻(xiàn)[3]將雙樹(shù)復(fù)小波和局部投影算法相結(jié)合，提取齒輪振動(dòng)信號(hào)中的周期沖擊分量，實(shí)現(xiàn)齒輪故障診斷。此外，局部均值分解[4]、最大相關(guān)峭度解卷[5]、局部特征尺度分解[6]等多種現(xiàn)代信號(hào)處理方法也被應(yīng)用于齒輪故障診斷中，并取得了較好的效果。

隨機(jī)共振是Benzi等[7]在解釋地球古氣象“冰川期”和“暖氣候期”周期性變化規(guī)律時(shí)提出的。隨機(jī)共振作為一種利用噪聲增強(qiáng)微弱信號(hào)特征的處理方法，通過(guò)構(gòu)建評(píng)價(jià)隨機(jī)共振效果的測(cè)度函數(shù)，控制調(diào)整噪聲或系統(tǒng)參數(shù)實(shí)現(xiàn)信號(hào)、噪聲與系統(tǒng)三者間的最佳匹配，從而將噪聲能量轉(zhuǎn)移給目標(biāo)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)信號(hào)特征的增強(qiáng)提取，為微弱信號(hào)檢測(cè)與特征提取提供了有效的解決途徑[8-11]。雖然隨機(jī)共振可以在一定程度上實(shí)現(xiàn)信號(hào)中沖擊特征的有效提取[12-13]，但對(duì)于信號(hào)中周期性沖擊分量的檢測(cè)效果不佳，其原因主要是：缺乏有效的隨機(jī)共振測(cè)度函數(shù)對(duì)其檢測(cè)效果進(jìn)行有效合理的評(píng)價(jià)；峭度指標(biāo)作為一種量綱一指標(biāo)，可定量表征信號(hào)中的沖擊成分，但對(duì)初期損傷敏感，對(duì)不同沖擊幅值、多沖擊分量特征的整體定量刻畫(huà)效果不理想；互相關(guān)系數(shù)可定量地表征兩個(gè)信號(hào)的相似性，但容易受到噪聲的影響；此外隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)的合理選取也缺乏有效的理論依據(jù)。因此，本文針對(duì)隨機(jī)共振在周期性沖擊分量檢測(cè)中存在的問(wèn)題，提出了基于自適應(yīng)隨機(jī)共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪故障診斷方法，利用相關(guān)峭度對(duì)信號(hào)中周期性沖擊分量的良好評(píng)價(jià)能力，將其作為隨機(jī)共振提取周期性沖擊特征的測(cè)度函數(shù)，并借助遺傳算法[14]實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的自適應(yīng)優(yōu)化選取，同時(shí)，為使得檢測(cè)結(jié)果中的沖擊特征更加突出，借助稀疏編碼收縮算法的稀疏降噪能力，對(duì)隨機(jī)共振檢測(cè)結(jié)果作進(jìn)一步消噪處理，從而提高故障識(shí)別精度。仿真和工程應(yīng)用驗(yàn)證了本方法的有效性和實(shí)用性。

1理論基礎(chǔ)

1.1隨機(jī)共振

隨機(jī)共振是隨著非線性動(dòng)力學(xué)和統(tǒng)計(jì)物理理論飛速發(fā)展而出現(xiàn)的一種利用噪聲來(lái)增強(qiáng)微弱信號(hào)特征的信號(hào)處理方法，強(qiáng)調(diào)的是非線性系統(tǒng)、周期信號(hào)和噪聲間的積極協(xié)同效應(yīng)，它為微弱信號(hào)檢測(cè)提供了有效的解決途徑。

過(guò)阻尼雙穩(wěn)系統(tǒng)隨機(jī)共振模型用非線性朗之萬(wàn)方程描述如下：

(1)

U(x)=-ax2/2+bx4/4

式中，x(t)為系統(tǒng)輸出；s(t)為輸入信號(hào)；n(t)為均值為0、方差為D的高斯白噪聲；U(x)為雙穩(wěn)態(tài)勢(shì)函數(shù)；a和b為雙穩(wěn)態(tài)勢(shì)函數(shù)的系統(tǒng)參數(shù)，均為正實(shí)數(shù)。

由式(1)可以看出，隨機(jī)共振的系統(tǒng)輸出實(shí)際上是布朗粒子在雙穩(wěn)勢(shì)函數(shù)中的運(yùn)動(dòng)軌跡。當(dāng)布朗粒子僅在周期信號(hào)作用下時(shí)，沒(méi)有足夠的能量躍遷勢(shì)壘，只能在單勢(shì)阱內(nèi)移動(dòng)；但在適量噪聲協(xié)助下，布朗粒子可以逐漸積累能量，從而按照周期信號(hào)的振蕩頻率在兩勢(shì)阱間實(shí)現(xiàn)周期躍遷，達(dá)到“共振”狀態(tài)，進(jìn)而將布朗粒子在單勢(shì)阱內(nèi)的小范圍移動(dòng)放大為兩勢(shì)阱間的大范圍躍遷，達(dá)到凸顯周期信號(hào)特征的效果。因此，隨機(jī)共振檢測(cè)微弱信號(hào)的過(guò)程就是調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)或噪聲強(qiáng)度實(shí)現(xiàn)信號(hào)、噪聲與非線性系統(tǒng)三者間最佳匹配的過(guò)程。

1.2相關(guān)峭度

相關(guān)峭度是Geoff等在峭度指標(biāo)的基礎(chǔ)上，綜合考慮沖擊成分的周期性而提出的用于定量描述信號(hào)中周期沖擊成分的評(píng)價(jià)指標(biāo)[15]。該指標(biāo)綜合體現(xiàn)了相關(guān)系數(shù)和峭度指標(biāo)的雙重思想，既考慮了各周期內(nèi)沖擊成分間的相關(guān)性，又繼承了峭度指標(biāo)對(duì)沖擊成分的敏感性。在利用隨機(jī)共振提取信號(hào)中的周期性沖擊特征時(shí)，既要考慮檢測(cè)結(jié)果的整體效果，即周期沖擊特征全部有效提取，又要凸顯檢測(cè)結(jié)果的個(gè)性特征，即各周期內(nèi)沖擊特征實(shí)現(xiàn)最大化提取。而相關(guān)峭度沒(méi)有考慮各周期內(nèi)信號(hào)峭度對(duì)整體檢測(cè)結(jié)果的影響。所以，本文在相關(guān)峭度的基礎(chǔ)上，引入了各周期內(nèi)的信號(hào)峭度指標(biāo)，并將完善后的相關(guān)峭度作為隨機(jī)共振檢測(cè)沖擊信號(hào)的測(cè)度函數(shù)，依據(jù)測(cè)度函數(shù)最大化選取最優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)周期沖擊特征的最佳提取。

設(shè)y(n)為均值為零、含有周期沖擊成分的原始信號(hào)序列，引入各周期內(nèi)信號(hào)峭度指標(biāo)影響的相關(guān)峭度計(jì)算公式為

(2)

式中，T為沖擊周期，單位為數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)；N為原始信號(hào)長(zhǎng)度；M為周期偏移數(shù)。

1.3稀疏編碼收縮

稀疏編碼收縮算法是Hyvarinen[16]基于稀疏編碼理論提出的一種利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特性從背景噪聲中預(yù)估非高斯成分的消噪方法。該算法利用非高斯成分的稀疏概率密度函數(shù)，借助最大似然估計(jì)理論得到閾值收縮函數(shù)，從而對(duì)觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行稀疏閾值降噪處理，凸顯信號(hào)中的非高斯分量。在本文中，齒輪故障信號(hào)中的沖擊分量是典型的非高斯成分，因此，采用該算法對(duì)隨機(jī)共振檢測(cè)結(jié)果做進(jìn)一步處理，使得沖擊特征更加明顯，提高故障識(shí)別精度。

Hyvarinen[16]提出的非高斯成分的稀疏概率密度函數(shù)如下：

(3)

式中，x為原始信號(hào)，其統(tǒng)計(jì)特性表現(xiàn)出非高斯性質(zhì)；d為原始信號(hào)x的標(biāo)準(zhǔn)差；α為控制概率密度函數(shù)稀疏性的參數(shù)，α取值越大，概率密度函數(shù)越稀疏，本文α取值在0.1～0.5之間[17]。

(4)

2算法流程

由隨機(jī)共振原理可知，隨機(jī)共振檢測(cè)微弱信號(hào)的過(guò)程就是通過(guò)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，使得隨機(jī)共振測(cè)度指標(biāo)實(shí)現(xiàn)最大化的過(guò)程。因此，隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整規(guī)則和隨機(jī)共振現(xiàn)象發(fā)生與否的判斷標(biāo)準(zhǔn)是利用隨機(jī)共振實(shí)現(xiàn)微弱特征提取的兩大關(guān)鍵問(wèn)題。而目前，隨機(jī)共振控制參數(shù)的合理選取缺乏有效的理論依據(jù)，經(jīng)驗(yàn)法或試驗(yàn)法選取具有一定的人為主觀盲目性，因此本文利用遺傳算法的多參數(shù)同步優(yōu)化能力實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)參數(shù)的自適應(yīng)選??；同時(shí)，利用相關(guān)峭度可以定量評(píng)價(jià)信號(hào)中周期沖擊成分的優(yōu)良特性，將其作為隨機(jī)共振檢測(cè)沖擊信號(hào)的測(cè)度指標(biāo)，構(gòu)造遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，實(shí)現(xiàn)齒輪故障信號(hào)中沖擊特征的自適應(yīng)提取。同時(shí)，由于齒輪故障沖擊成分通常具有非高斯性質(zhì)，而噪聲成分則呈現(xiàn)出高斯分布特性，稀疏編碼收縮算法可實(shí)現(xiàn)高斯信號(hào)和非高斯信號(hào)的有效分離，因此利用該算法對(duì)隨機(jī)共振的檢測(cè)結(jié)果做進(jìn)一步消噪處理，凸顯信號(hào)中的沖擊特征。綜上所述，本文提出的基于自適應(yīng)隨機(jī)共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪故障診斷方法可以有效實(shí)現(xiàn)齒輪沖擊故障特征的增強(qiáng)提取，提高診斷精度。該算法的流程如圖1所示，具體實(shí)現(xiàn)如下：

圖1　算法流程

(1)相關(guān)峭度參數(shù)設(shè)置和數(shù)據(jù)預(yù)處理。根據(jù)被測(cè)對(duì)象的轉(zhuǎn)頻等信息選取相關(guān)峭度計(jì)算公式中沖擊周期T和周期偏移數(shù)M的初始值，若原始數(shù)據(jù)長(zhǎng)度與沖擊周期T不滿足整數(shù)倍關(guān)系，則需對(duì)原始信號(hào)按照T的整數(shù)倍關(guān)系進(jìn)行重采樣處理。

(2)遺傳算法參數(shù)初始化。設(shè)置初始種群數(shù)量、隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)a和b的搜索范圍、最大迭代次數(shù)、迭代精度等，并利用相關(guān)峭度構(gòu)造遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)，基于適應(yīng)度函數(shù)的最大化實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化選取。

(3)變尺度隨機(jī)共振處理。根據(jù)信號(hào)特征設(shè)置變尺度壓縮率，將原始信號(hào)輸入到變尺度隨機(jī)共振系統(tǒng)[13]，利用遺傳算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的最優(yōu)選取，并利用得到的最優(yōu)參數(shù)重構(gòu)共振系統(tǒng)，從而進(jìn)一步得到隨機(jī)共振的最佳檢測(cè)結(jié)果。

(4)稀疏編碼收縮處理。利用稀疏編碼收縮算法對(duì)隨機(jī)共振的檢測(cè)結(jié)果作進(jìn)一步的降噪處理，凸顯信號(hào)中的沖擊特征。

(5)故障診斷。依據(jù)齒輪故障信號(hào)的最終處理結(jié)果實(shí)現(xiàn)齒輪故障的有效識(shí)別和診斷。

3應(yīng)用實(shí)例

3.1試驗(yàn)臺(tái)齒輪裂紋故障檢測(cè)

齒輪箱作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的常用傳動(dòng)裝置，長(zhǎng)期在低速、重載等惡劣環(huán)境中運(yùn)行，難以避免發(fā)生各種損傷或故障。齒輪裂紋作為齒輪箱常見(jiàn)的早期故障之一，具有危害大、隱蔽性強(qiáng)、檢測(cè)識(shí)別難等特點(diǎn)。而且，隨著裂紋的逐漸擴(kuò)展，若未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，則會(huì)導(dǎo)致后續(xù)一系列從屬故障的發(fā)生，成為很多重大事故的潛在誘因。因此，利用齒輪裂紋故障的信號(hào)響應(yīng)特征，實(shí)現(xiàn)齒輪裂紋故障的有效檢測(cè)具有重要意義。

利用齒輪箱故障模擬試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行齒輪裂紋故障試驗(yàn)，齒輪箱采用一級(jí)傳動(dòng)，其中主動(dòng)輪齒數(shù)為55，從動(dòng)輪齒數(shù)為75。在從動(dòng)輪齒輪齒根處用線切割加工裂紋，寬度為0.1 mm，深度為2 mm，如圖2所示。用安裝在齒輪箱頂蓋上的振動(dòng)加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào)，采樣頻率為12 800 Hz，輸入轉(zhuǎn)速為780 r/min，計(jì)算得到從動(dòng)輪轉(zhuǎn)速為572 r/min，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為6144點(diǎn)。

圖2　齒輪裂紋

圖3a給出了原始信號(hào)的時(shí)域波形，可以看出波形較為雜亂，沒(méi)有明顯的與齒輪故障特征相符的特征信息；而在圖3b所示的頻譜圖中，頻率成分復(fù)雜，也沒(méi)有出現(xiàn)相應(yīng)的有價(jià)值的頻率特征信息。對(duì)該信號(hào)采用本文所提方法進(jìn)行處理，選取相關(guān)峭度的計(jì)算參數(shù)：周期T由從動(dòng)齒輪轉(zhuǎn)頻和采樣頻率計(jì)算得到，即T=1343；原始數(shù)據(jù)長(zhǎng)度6144與沖擊周期1343不滿足整數(shù)倍關(guān)系，重采樣處理后數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為5372點(diǎn)，采樣頻率變?yōu)?1191.67 Hz，從而周期偏移數(shù)M=3；遺傳算法初始參數(shù)中的初始種群數(shù)量為50，系統(tǒng)參數(shù)a和b的搜索范圍為[0.1, 30]，最大迭代次數(shù)為25，迭代精度為10-8等；變尺度壓縮率R=700；得到的最終處理結(jié)果如圖3c所示。從圖3c中可以清晰地看到一組以近似0.106 s為周期的沖擊序列，沖擊間隔與從動(dòng)輪/故障齒輪的轉(zhuǎn)頻9.533 Hz相符。診斷結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性。

(a)原始信號(hào)時(shí)域波形

(b)原始信號(hào)頻譜

(c)檢測(cè)結(jié)果圖3　試驗(yàn)臺(tái)齒輪故障信號(hào)處理結(jié)果

(a)基于峭度指標(biāo)的經(jīng)典隨機(jī)共振檢測(cè)結(jié)果

(b)基于加權(quán)峭度指標(biāo)的經(jīng)典隨機(jī)共振檢測(cè)結(jié)果圖4　試驗(yàn)臺(tái)齒輪故障信號(hào)對(duì)比處理結(jié)果

此外，還給出了兩組對(duì)比分析結(jié)果，圖4a所示為隨機(jī)共振方法以峭度指標(biāo)作為評(píng)價(jià)函數(shù)得到的最優(yōu)檢測(cè)結(jié)果，圖4b所示為以加權(quán)峭度指標(biāo)[12]作為評(píng)價(jià)函數(shù)得到的隨機(jī)共振處理結(jié)果，其中算法參數(shù)除隨機(jī)共振測(cè)度函數(shù)不同外，其余參數(shù)設(shè)置與前文相同。由圖4a、圖4b可以看出，二者均未能有效提取出原始信號(hào)中的周期沖擊特征。可見(jiàn)，本文所提方法借助隨機(jī)共振的噪聲利用特性和稀疏編碼收縮算法可以實(shí)現(xiàn)齒輪故障沖擊特征的增強(qiáng)提取。

3.2機(jī)車走行部齒輪箱故障診斷

鐵路運(yùn)輸作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的大動(dòng)脈，正朝著高速方向發(fā)展，從而對(duì)機(jī)車的安全性、可靠性等提出了越來(lái)越高的要求。而電力機(jī)車作為一種重要的鐵路運(yùn)輸工具，其安全可靠性運(yùn)行是鐵路運(yùn)輸?shù)闹匾Ｕ?。齒輪箱作為電力機(jī)車的重要?jiǎng)恿鬟f裝置，工作環(huán)境惡劣，容易發(fā)生齒輪的膠合、磨損、裂紋甚至斷齒等損傷，嚴(yán)重影響機(jī)車的正常運(yùn)行。為保證機(jī)車的行車安全，縮短故障維修時(shí)間，實(shí)現(xiàn)齒輪早期故障的識(shí)別與診斷具有重要意義和實(shí)用價(jià)值。同時(shí)，由于機(jī)車運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，所采集到的振動(dòng)信號(hào)的信噪比往往很小，大量隨機(jī)噪聲掩蓋了齒輪故障特征信息。因此，引入本文所提出的方法分析電力機(jī)車走行部齒輪箱振動(dòng)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)齒輪故障的有效診斷。

某型號(hào)機(jī)車走行部齒輪箱為一級(jí)斜齒輪減速傳動(dòng)，齒輪齒數(shù)分別為20和87，機(jī)車運(yùn)行速度為63 km/h，車輪直徑為1.25 m，計(jì)算得到大齒輪的轉(zhuǎn)頻為4.47 Hz，小齒輪的轉(zhuǎn)頻為19.44 Hz，齒輪嚙合頻率為388.9 Hz。采樣頻率為12 800 Hz，數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為13 500點(diǎn)。圖5a所示為齒輪箱振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形，可以看出，原始信號(hào)中含有不太明顯的沖擊成分，但由于背景噪聲的影響，故障征兆不明顯。而在其頻譜圖(圖5b)中，頻率成分較為復(fù)雜，有用信息也被噪聲淹沒(méi)，未能發(fā)現(xiàn)與齒輪故障相關(guān)的頻率特征信息。采用本文所提方法對(duì)該信號(hào)進(jìn)行處理，選取相關(guān)峭度的計(jì)算參數(shù)如下：周期T=2864，重采樣后數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為14 320點(diǎn)，采樣頻率變?yōu)?3 577 Hz，周期偏移數(shù)M=4；遺傳算法初始參數(shù)與前文相同，變尺度壓縮率R=400，處理結(jié)果如圖5c所示。從圖5c中可以發(fā)現(xiàn)，信號(hào)中出現(xiàn)了明顯的一組等間隔沖擊序列，沖擊周期近似為0.22 s，與大齒輪的旋轉(zhuǎn)頻率4.47 Hz相符，說(shuō)明在大齒輪的某個(gè)齒上存在局部損傷。

(a)原始信號(hào)時(shí)域波形

(b)原始信號(hào)頻譜

(c)檢測(cè)結(jié)果圖5　機(jī)車走行部齒輪箱故障信號(hào)處理結(jié)果

(a)基于峭度指標(biāo)的經(jīng)典隨機(jī)共振檢測(cè)結(jié)果

(b)基于加權(quán)峭度指標(biāo)的經(jīng)典隨機(jī)共振檢測(cè)結(jié)果圖6　機(jī)車走行部齒輪箱故障對(duì)比處理結(jié)果

圖6所示為隨機(jī)共振方法結(jié)合峭度指標(biāo)和加權(quán)峭度指標(biāo)得到的檢測(cè)結(jié)果。由圖6a和圖6b可以看出，除了較為明顯的前兩個(gè)強(qiáng)沖擊特征被提取出來(lái)，其余的弱沖擊特征依然被噪聲淹沒(méi)，未能有效識(shí)別。因此，依據(jù)圖6的處理結(jié)果難以給出明確的診斷結(jié)論。在之后的檢修中發(fā)現(xiàn)機(jī)車走行部齒輪箱大齒輪某一齒的齒根存在裂紋損傷，與本文所提方法分析結(jié)果相符，驗(yàn)證了本文方法的有效性和優(yōu)越性。大齒輪齒根裂紋故障圖片見(jiàn)圖7。

圖7　大齒輪齒根裂紋

4結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)隨機(jī)共振在周期性沖擊分量檢測(cè)中存在的問(wèn)題和不足，提出了基于自適應(yīng)隨機(jī)共振和稀疏編碼收縮算法的齒輪箱故障診斷方法。該方法選用相關(guān)峭度作為隨機(jī)共振檢測(cè)周期性沖擊分量的測(cè)度函數(shù)，并采用遺傳算法優(yōu)選隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)齒輪故障沖擊特征的自適應(yīng)隨機(jī)共振檢測(cè)；在此基礎(chǔ)上，利用稀疏編碼收縮算法對(duì)信號(hào)中非高斯分量的稀疏降噪能力，對(duì)隨機(jī)共振檢測(cè)結(jié)果做進(jìn)一步降噪處理，凸顯沖擊特征，提高齒輪故障診斷精度。試驗(yàn)和工程實(shí)例結(jié)果表明，該方法對(duì)齒輪故障振動(dòng)信號(hào)中的周期性沖擊成分具有良好的提取效果，從而為齒輪故障診斷提供了一種有效解決途徑。

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(編輯蘇衛(wèi)國(guó))

收稿日期：2015-11-19

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51505415)；中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015M571279)；秦皇島市科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(201502A008)

中圖分類號(hào)：TH113；TP206.3；TN911.23

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2016.13.018

作者簡(jiǎn)介：李繼猛，男，1984年生。燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院講師。主要研究方向?yàn)闄C(jī)械故障診斷、微弱信號(hào)檢測(cè)、風(fēng)電裝備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)等。發(fā)表論文10余篇。張金鳳，女，1983年生。燕山大學(xué)里仁學(xué)院實(shí)驗(yàn)師。張?jiān)苿?，男?979年生。燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院講師。岳寧，男，1990年生。北京漢能華科技股份有限公司工程師。

Fault Diagnosis of Gears Based on Adaptive Stochastic Resonance and Sparse Code Shrinkage Algorithm

Li Jimeng1Zhang Jinfeng1Zhang Yungang1Yue Ning2

1.Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei,066004 2.Han Energy Technology Co., Ltd., Beijing, 100070

Abstract:Aiming at the impact feature extraction problem of gear faults under strong background noises, a gear fault diagnosis method was proposed based on adaptive stochastic resonance and sparse code shrinkage algorithm. In order to achieve the effective extraction of periodic impact features, correlated kurtosis was adopted as the measurement index of stochastic resonance, which was used to construct the fitness function of genetic algorithm. According to the maximum of fitness function, the optimal stochastic resonance system parameters could be selected, so as to achieve the adaptive extraction of the periodic impact features from the vibration signals submerged by strong noises. Then, sparse code shrinkage algorithm was applied to further reduce the noises from the detection results of stochastic resonance, thereby the impact features were highlighted to improve the identification accuracy of gear faults. The experimental and engineering application results indicate that the proposed method can realize the enhancement and extraction of impact features of gear faults, which will provide a basis for gear fault diagnosis.

Key words:stochastic resonance; correlated kurtosis; sparse code shrinkage; impact feature extraction